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基于WBS-RBS與故障樹耦合的煤礦開采風險辨識與評價

2019-08-29 02:58:06趙晉
科技視界 2019年19期
關鍵詞:煤礦故障評價

趙晉

【摘 要】針對煤礦開采系統復雜,安全影響因素多等特點,提出WBS-RBS與故障樹耦合的風險辨識與評價方法。在對煤礦事故統計分析的基礎上,將采煤作業分解結構(WBS)和采煤風險分解結構(RBS)結合得到風險矩陣,分析辨識采煤過程的風險源。然后將辨識結果與故障樹耦合,借助FreeFta故障樹分析軟件對煤礦開采過程中三種主要事故進行敏感度分析。最后根據敏感系數值將風險源劃分為三級,并對分級結果進行分析,為煤礦開采風險辨識與評價提供借鑒。

【關鍵詞】煤礦開采;作業分解結構(WBS);風險分解結構(RBS);故障樹分析法(FTA);風險矩陣;風險辨識;風險評價

中圖分類號: TD791;TD82 文獻標識碼: A 文章編號: 2095-2457(2019)19-0211-002

DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.19.101

0 引言

當今,多方面、深層次的原因導致礦難不斷發生,有效的辨識和評價煤礦生產中的風險,對于降低事故發生率,提高煤礦安全生產系數具有重要意義。

目前,用于煤礦安全評價的方法很多,既有定性的也有定量的,諸如安全指數法、概率風險法、地質類比法、綜合評價法、模糊集值統計法、模糊綜合評判法等,但是每個方法都有其優、缺點,各有自己的使用范圍,而且由于煤礦安全具有許多未確知的因素,當前多數評價方法難以獲得可靠的評價結果。

本文運用WBS-RBS與故障樹耦合的方法對煤礦開采中的風險進行定性、定量分析。其優點主要體現在三方面:1)通過工作分解(WBS)與風險分解(RBS)可以將風險具體化,從而得到的風險源更加貼近客觀事實。2)通過運用故障樹分析法對風險源進行定量評價,所得結果更具說服力。3)WBS-RBS與故障樹分析法結合,得到評價結果更可靠。

1 煤礦開采事故統計分析

對近幾年煤礦安全事故數據進行整理,按事故類型和事故原因進行統計,得到事故原因統計表1[1]。

2 煤礦開采中的風險辨識

運用WBS-RBS[2-3]分析法進行煤礦開采風險辨識,得到煤礦開采中的風險源。

2.1 煤礦開采作業WBS分解

根據煤礦生產的特點,對煤礦開采作業做WBS分解其層次結構見圖1。

2.2 煤礦開采風險RBS分解

井下生產系統是由人-機-環境組成的復雜系統,對其開采風險做RBS分解具體見圖2。

2.3 煤礦開采過程WBS-RBS風險辨識

根據WBS、RBS構建風險矩陣。根據《煤礦安全規程》、以及從中國煤礦重大事故中的不安全行為研究[1]一書中整理的資料,判斷工序Wij與風險Rmn結合是否產生風險事件。產生則為1,不產生或危害很小則為0[4]。

整理WBS-RBS風險矩陣中的風險事件,找出其對應的風險源具體見表2。

3 煤礦開采風險分級評價

運用故障樹分析法(FTA)[5]對上文所得風險源進行分級評價。

3.1 繪制故障樹

3.1.1 確定頂上事件

根據圖1中事故分布統計,將各事故所占比例作為其發生概率,選取事故率大于5%的事件為頂上事件:①冒頂;②水害;③瓦斯爆炸。

3.1.2 故障樹作圖

借助FreeFta故障樹分析軟件分別繪制3個頂事件的故障樹,見圖3-圖5。

3.2 敏感系數求解

3.2.1 計算故障樹最小割集

借助FreeFta故障樹分析軟件得到:①冒頂的最小割集為:{X1}、{X2}、{X3}、{X4}、{X5}、{X6*X7};②水害的最小割集為:{X8}、{X9}、{X10}、{X11}、{X12}、{X13};③瓦斯爆炸的最小割集為:{X14}、{X15}、{X16}、{X17}、{X18}、{X19}、{X20}。

3.2.2 煤礦開采風險敏感性分析

敏感性分析計算方法如下:

1)求頂事件發生概率

基于最小割集理論,得頂事件的概率:P(A1)=0.58,P(A2)=0.67,P(A3)=0.68。

2)計算風險源的敏感系數

本文采用臨界重要度系數[6]作為敏感系數,借助FreeFta分析軟件求解各底事件的敏感系數。

3)煤炭開采風險源分級

將求得的敏感系數進行整合,相同風險源對應的敏感系數求均值,得15個風險源。取敏感度大于0.1的風險源為關鍵風險源,共7個,占比47%;取敏感系數介于0.05~0.1的風險源為次關鍵風險源,共3個,占比20%;取敏系數小于0.05的風險源為非關鍵風險源,共5個,占比33%。

綜上,人為、技術、管理等因素是煤礦生產中的關鍵和次關鍵風險源,而地質條件等環境等因素是非關鍵風險源。該分析結果與荊全忠等[7]基于層次分析法(AHP)的煤礦安全生產能力指標體系研究所得結果相一致。

4 結語

1)運用WBS-RBS分析法全面的辨識出采煤過程中的15個風險源,有效解決了采煤過程環境復雜、不確定因素多而導致風險分析不完善的問題。

2)通過WBS-RBS分解結構與故障樹模型進行耦合,從而將定性分析和定量分析相結合,提高了風險分析結果的說服力。

3)根據敏感系數值將辨識出的15個風險源分為關鍵風險源、次關鍵風險源、非關鍵風險源三級,便于進行風險分級管理,同時也為煤礦安全生產提供借鑒。

【參考文獻】

[1]陳紅.中國煤礦重大事故中的不安全行為研究[M].科學出版社,2006,10.

[2]王敏.基于多維矩陣WBS的施工項目成本動態控制研究[D].中國礦業大學,2015:25-30.

[3]程鴻群,佘佳雪,袁寧,彭朝暉.深基坑工程施工過程風險綜合評價[J].同濟大學學報(自然科學版),2016,44(3):0491-498.

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